在CentOS上进行Python数据分析，你需要遵循以下步骤：
安装Python： CentOS 7默认安装的是Python 2.x，但数据分析通常需要Python 3.x。你可以通过以下命令安装Python 3：
sudo yum install python3
如果你需要pip来安装Python包，可以安装python3-pip：
sudo yum install python3-pip
安装数据分析相关的库：
使用pip安装NumPy、Pandas、Matplotlib等数据分析常用的库：
pip3 install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn
如果你需要安装其他特定的库，可以使用pip3 install 库名。
安装Jupyter Notebook（可选）： Jupyter Notebook是一个非常流行的交互式编程环境，适合数据分析和可视化。安装它可以通过以下命令：
pip3 install notebook
安装完成后，你可以通过运行jupyter notebook来启动它。
设置虚拟环境（可选）：
为了避免不同项目之间的依赖冲突，你可以使用虚拟环境。安装virtualenv和virtualenvwrapper来管理虚拟环境：
pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
然后，你可以配置virtualenvwrapper并创建一个新的虚拟环境：
mkvirtualenv myenv
workon myenv
在这个虚拟环境中，你可以自由地安装所需的库，而不会影响到其他项目。
数据分析： 一旦安装了所需的库和环境，你就可以开始使用Python进行数据分析。你可以编写Python脚本来处理数据，或者使用Jupyter Notebook来进行交互式分析。
数据存储和读取： 数据分析过程中，你可能需要读取和存储数据。Pandas提供了多种方法来读取和写入不同格式的数据文件，如CSV、Excel、JSON、SQL数据库等。
数据可视化： 使用Matplotlib、Seaborn或其他可视化库来创建图表和图形，帮助你更好地理解数据。
性能优化： 对于大型数据集，你可能需要考虑性能优化。这可能包括使用更高效的数据结构、并行计算、使用Cython或Numba加速代码等。
版本控制： 使用Git进行版本控制，可以帮助你管理代码变更和协作。
部署： 当你的数据分析项目完成后，你可能需要将其部署到生产环境中。这可能涉及到将代码打包、配置Web服务器、数据库连接等。
以上步骤提供了一个基本的框架，你可以根据自己的需求进行调整。记住，数据分析是一个迭代的过程，你可能需要根据实际情况调整你的工具和方法。